<!DOCTYPE html>
<html dir="rtl">
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="smallsize">
        <h2>סווג אובייקטים באמצעות למידה עמוקה</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-F31B4A21-3E5C-4667-B66B-155CC35CD62B-web.png" alt="סווג אובייקטים באמצעות למידה עמוקה"></h2>
        <hr/>
    <p>כלי זה מריץ מודל למידה לעומק מאומן על רסטר קלט וקבוצת ישויות אופציונלית כדי להפיק קבוצת ישויות או טבלה שבה כל לכל אובייקט קלט יש תווית קבוצה משויכת.
    </p>
    <p>אם האפשרות  <b>השתמש בתיחום המפה הנוכחי</b> מסומנת, רק אזור הרסטר שנראה בתיחום המפה הנוכחי ינותח. אם האפשרות לא מסומנת, כל הרסטר ינותח, גם אם הוא מחוץ לתיחום המפה הנוכחי.
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="inputRaster">
        <div><h2>בחר תמונה המשמשת לסווג אובייקטים</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>תמונת הקלט המשמשת לזיהוי אובייקטים.
            </p> 
        </div>
    </div>
    <div id="inputfeatures">
        <div><h2>בחר שכבת ישויות עבור אובייקטים (אופציונלי)</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>שכבת ישויות הקלט מסוג נקודה, קו או פוליגון, אשר מזהה את המיקום של כל אובייקט לסיווג ותיוג. כל שורה בשכבת ישויות הקלט מייצגת אובייקט יחיד.
            </p>
            <p>אם לא צויינה שכבת ישויות קלט, הכלי מניח שכל תמונת קלט מכילה אובייקט יחיד לסיווג. אם התמונה או התמונות של הקלט משתמשות בייחוס מרחבי, הפלט מהכלי הוא שכבת ישויות, שבה התיחום של כל תמונה משמש כגיאומטריה תוחמת עבור כל ישויות מתויגת. אם התמונה או התמונות של הקלט לא מיוחסות מרחבית, הפלט מהכלי הוא טבלה שמכילה את ערכי מזהה התמונה ותוויות הסיווג עבור כל תמונה.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="model">
        <div><h2>בחר מודל של למידה לעומק (deep learning) לסיווג אובייקטים</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>פרט חבילת למידה עמוקה (Deep Learning) ( <code>.dlpk</code>) של הקלט.
            </p>
            <p>חבילת הלמידה העמוקה מורכבת מקובץ JSON של הגדרת מודל Esri ( <code>.emd</code>), קובץ המודל הבינארי של למידה עמוקה, וכאופציה, פונקציית Python של הרסטר לשימוש.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="modelArguments">
        <div><h2>ציין ארגומנטים למודל של למידה לעומק</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>הארגומנטים של הפונקציה מוגדרים בייחוס קבוצת פונקציית הרסטר Python על ידי מודל הקלט. זה המקום שבו אתה מפרט פרמטרים וארגומנטים נוספים של למידה עמוקה עבור ניסויים ועידונים, כגון סף בר-סמך עבור התאמת הרגישות.
            </p>
            <p>השמות של הארגומנטים מאוכלסים על ידי הכלי מתוך קריאת מודול Python בשרת ניתוח הרסטר.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="classLabelField">
        <div><h2>הגדר שם שדה תווית סיווג</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>שם השדה שיכיל את תווית הסיווג בשכבת ישויות הפלט.
            </p>
            <p>אם לא צוין שם שדה, ייווצר שדה חדש בשם  <i>ClassLabel</i> בשכבת ישויות הפלט.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="processAllRasterItems">
        <div><h2>מצב עיבוד</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>מציין כיצד יעובדו כל פריטי הרסטר בשירות תמונות. 
                <ul>
                    <li> <b>עיבוד כתמונת מוזאיקה</b> - כל פריטי הרסטר בשירות התמונות יהפכו למוזאיקה יחד ויעובדו. זוהי ברירת המחדל.
                    </li>
                    <li> <b>עיבוד פריטים בנפרד</b> - כל פריטי הרסטר בשירות תמונות יעובדו כתמונות נפרדות.
                    </li>
                </ul>
                .
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputFeatureClass">
        <div><h2>שם שכבת התוצאה</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>השם של השכבה שתיווצר ב <b>התוכן שלי</b> ותתווסף למפה. שם ברירת המחדל מבוסס על שם הכלי ושם שכבת הקלט. אם שם השכבה כבר קיים, תתבקש לספק שם אחר.
            </p>
            <p>באפשרותך לציין את השם של תיקייה ב- <b>התוכן שלי</b> שבה התוצאה תישמר באמצעות התיבה הנפתחת <b>שמור תוצאה ב</b>.
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
